{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期-部分”：[[2024,9,14]]，“日期-时间”：“2024-09-14T23:31:30Z”，“时间戳”：1726356690910}，“引用-计数”：0，“发布者”：“人工智能发展协会（AAAI）”，“问题”：“2”，“内容域”：{“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，“short container-title”：[“AAAI”]，“抽象”：“少快照动作识别旨在仅使用几个样本（支持）识别新的动作类（查询）。当前的大多数方法都遵循度量学习范式，即学习比较视频之间的相似性。最近，有人观察到，直接测量这种相似性并不理想，因为不同的动作实例可能显示出不同的时间分布，从而导致查询和支持视频之间的严重偏差问题。在本文中，我们从两个不同的方面来解决这个问题——动作持续时间错位和动作演化错位。我们通过两阶段行动协调网络（TA2N）依次解决这些问题。第一阶段通过学习时间仿射变换来定位动作，该变换将每个视频特征扭曲到其动作持续时间，同时消除动作相关特征（例如背景）。接下来，第二阶段通过执行时间重排和空间偏移预测来协调查询特征以匹配支持的时空动作演化。在基准数据集上的大量实验表明，该方法有潜力实现最先进的性能，用于少量动作识别<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1609\/aaai.v36i2.20029“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2022,7,4]]，”date-time“：”2022-07-04T10:27:46Z“，”timestamp“：1656930466000}，”page“：“1404-1411”，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：35，“title”：[“TA2N:Few-Shot动作识别的两阶段动作对齐网络”]，“prefix”：“10.1609”，“volume”：“36”，“作者”：[{“给定”：“书院”，“家庭”：“李”，“序列”：“第一”，“从属关系”：[]}，{“给出”：“华斌”，“家族”：“刘”，“顺序”：“附加”，“隶属关系”：[]}}，{“given”：“John”，“family”：“See”，“sequence”：“附加“，”从属“：[]}，{“给定”：“蒙娟”，“家庭”：“费”，“序列”：“附加”，“从属”：[]{，{“给定”，“晓远”，“家族”：“余”，“顺序”：“额外”，“隶属”：[]}，“给定”:“维耀”，“家人”：“林”，“排序”：“其他”，“附属”：[[]}]，“成员”：“9382”，“在线发布”：{“日期部分”：[[2022,6,28]]}，“集装箱运输”：[“AAAI人工智能会议记录“]，“original-title”：[]，“link”：[{“URL”：“https:\/\/ojs.AAAI.org\/index.php\/AAAI\/aarticle\/download\/20029\/19788”，“content-type”：“application\/pdf”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“text-mining”}，{“URL”：“https:\/\/ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/article\/download\/20029\/19788“，”content-type“：”unspecified“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”similarity-checking“}]，”deposed“：{”date-parts“：[2022,7,4]，”date-time“：“2022-07-04T10:27:47Z”，”timestamp“：165693046700}，”score“：1，”resource“：”{“primary”：{“URL”：“”https:\/\/ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/article\/view\/20029“}}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，”已发布“：{”日期部分“：[2022,6,28]]}，“引用计数”：0，“日志发布”：{“发布”：“2”，“在线发布”：}“日期部分”：[2022,6,30]]}}、“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.10609 \/aaai.v36i2.20029“，”关系“：{}，”ISSN“：[”2374-3468“，”2159-5399“]，”ISSN-type“：[{”value”：“2374-3468”，“type”：“electronic”｝，｛“value”：“2159-5399”，“type”：“print”｝]，“subject”：[]，“published”：｛“date parts”：[[2022,6,28]]｝｝